MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4411979209 · doi:10.1227/ons.0000000000001696

Using Quality Function Deployment to Design an Image-Guided, Multibiopsy Tool for Neurosurgical Applications

2025· article· en· W4411979209 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueOperative Neurosurgery · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
Thématique3D Printing in Biomedical Research
Établissements canadiensKingston Health Sciences CentreQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineImaging phantomSuctionMedical physicsSoftware deploymentForcepsSample (material)Biomedical engineeringRadiologySurgeryComputer scienceSoftware engineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVES: The ability to molecularly characterize spatially heterogeneous tumors, such as primary brain tumors, depends on the efficient and consistent collection of spatially defined tissue samples free of cross-contamination. Currently available neurosurgical tools, designed for clinical use rather than modern molecular characterization, limit our view of heterogeneous processes to snapshots of single regions. This study introduces a novel biopsy device that enables the precise, reproducible, and spatially registered collection of tissue across a tumor and surgical cavity, paving the way for advancements in personalized tumor characterization and treatment. METHODS: Prototypes were developed using a Quality Function Deployment framework to prioritize user requirements and technical needs. Iterative modeling and 3D printing produced prototypes that underwent proof-of-concept and phantom testing. Final validation involved comparative testing of the novel biopsy tool and Yasargil tumor-grasping forceps by 6 neurosurgeons and 6 students. Clinical feasibility was assessed through the collection of 10 intraoperative tissue samples using each device. RESULTS: The lead design, which met all Quality Function Deployment requirements, consists of an optically tracked capsule that attaches to a Frazier suction. When suction is applied, a piston is pulled up and the sample is securely contained. After releasing the suction, manual depression ejects the tissue. In comparative testing, the capsule method reduced variability in sample weight and collection time compared with the Yasargil forceps. It also demonstrated greater ease of use, enabling students to achieve results comparable with experienced surgeons. Clinical testing revealed no differences in sample variability, tissue preservation, or instrument failure. CONCLUSION: This optically tracked navigated biopsy tool offers a low-cost, efficient, easily used, and consistent method for brain biopsy collection. The novel device is well suited for precision medicine and translational research needs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,747
Score d'incertitude au seuil0,932

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,128
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,292 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle